凸組合
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王啟樺的沙龍
2024/10/11
TML001|凸包和凸組合在機器學習中的應用:簡單解析
你知道「凸組合」和「凸包」在機器學習中有多重要嗎?許多演算法都依賴它們來提升效能。接下來簡單介紹它們的幾個應用: ▌線性模型 在**線性回歸**中,特徵的加權組合若限制為「非負且和為1」,就是凸組合。這可以讓模型結果更穩定。 ▌集成學習 **集成學習**透過多個模型的預測加權組合來提升準確度
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凸包
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凸組合
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機器學習
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